Software : ENVI Classic

1. LAPORAN PRAKTIKUM KOREKSI GEOMETRIK
PADA CITRA LANDSAT 8 MEMNGGUNAKAN
PERANGKAT LUNAK ENVI 5.1
PENGINDERAN JAUH KELAS B
WACHIDATIN NC
3515100067
Teknik Geomatika – FTSLK – ITS.
OCTOBER 6, 2017

2. 1
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis ucapkan kepada Tuhan Yang Maha Esa yang telah memberi rahmat
dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan laporan praktikum Penginderaan Jauh
“Koreksi Geometrik” ini dengan baik.
Dalam menyelesaikan laporan ini, penulis mendapat banyak bimbingan dan bantuan dari
berbagai pihak. Oleh karena itu, penulis mengucapkan terima kasih kepada :
1. Lalu Muhamad Jaelani ST., MSc., PhD., selaku Dosen Pengampu Mata Kuliah Penginderaan
Jauh
2. Cherie Bekti Pribadi, S.T., M.T., selaku Dosen Responsi Mata Kuliah Penginderaan Jauh
3. Serta pihak-pihak lain yang ikut membantu dalam menyelasikan laporan ini.
Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan laporan ini masih jauh dari sempurna, baik
dari segi penyusunan, bahasan, ataupun penulisannya. Oleh karena itu penulis mengharapkan
kritik dan saran yang sifatnya membangun, khususnya dari dosen responsi mata kuliah guna
menjadi acuan dalam bekal pengalaman bagi penulis untuk lebih baik di masa yang akan datang.
Laporan ini diharapkan dapat memberikan masukan informasi serta wawasan yang dapat
memberikan manfaat bagi pembaca.
Surabaya, 04 Oktober 2017
Penulis

3. 2
DAFAR ISI
KATA PENGANTAR................................................................................................................... 1
DAFAR ISI .................................................................................................................................... 2
BAB I PENDAHULUAN.............................................................................................................. 3
1.1 Latar Belakang ...................................................................................................................... 3
1.2 Maksud dan Tujuan............................................................................................................... 3
BAB II LANDASAN TEORI ....................................................................................................... 4
2.1 Koreksi Geometrik (Registrasi) ............................................................................................ 4
2.2 Landsat 8 ............................................................................................................................... 5
2.3 Resolusi Spasial..................................................................................................................... 7
2.4 Peta Vektor............................................................................................................................ 9
2.5 Resampling (Definisi dan Jenis) ........................................................................................... 9
BAB III PELAKSANAAN ......................................................................................................... 10
3.1 Alat dan Bahan.................................................................................................................... 10
3.2 Tempat dan Waktu Praktikum............................................................................................. 10
3.3 Petunjuk Praktikum............................................................................................................. 10
3.3.1 Pemotongan Area Peta Vektor ..................................................................................... 10
3.3.2 Koreksi Geometrik ....................................................................................................... 16
BAB IV HASIL DAN ANALISA............................................................................................... 24
4.1 Pemotongan Area Peta Vektor ............................................................................................ 24
4.2 Koreksi Geometrik.............................................................................................................. 24
4.2.1 Hasil.............................................................................................................................. 24
4.2.2 Analisa.......................................................................................................................... 25
BAB V PENUTUP....................................................................................................................... 27
5.1 Kesimpulan.......................................................................................................................... 27
DAFTAR PUSTAKA.................................................................................................................. 28

4. 3
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Geomatika merupakan salah satu bidang keilmuan yang difokuskan pada pemetaan.
Berbagai macam teknik digunakan untuk menghasilkan peta suatu daerah yang dikehendaki
Penginderaan Jauh adalah salah satu dari sekian banyak bidang yang dipelajari pada program studi
Teknik Geomatika. Penginderaan Jauh merupakan pemanfaatan dari radiasi gelombang
elektromagnetik untuk memperoleh informasi tentang laut, tanah dan atmosfer tanpa melakukan
kontak fisik secara langsung dengan objek, permukaan atau fenomena yang sedang diamati. Tidak
hanya menyoroti proses pengambilan data, Penginderaan Jauh juga meliputi proses pengolahan
data berupa image atau citra yang dihasilkan dari satelit. Pengolahan data satelit tersebut dilakukan
berdasarkan kepentingan atau tujuan dari citra itu sendiri, tentunya pengolahan ini juga melewati
proses koreksi geometrik, georeferensi, serta rektifikasi.
Sebuah citra harus melalui sebuah proses yang disebut sebagai registrasi atau koreksi
geometric agar nantinya dapat digunakan. Koreksi geometrik merupakan sebuah proses
pengolahan citra agar menjadi sebuah citra yang benar atau bebas dari kesalahan. Sehingga citra
tersebut dapat dinyatakan sebagai citra yang akurat dan sesuai dengan aturan-aturan dalam
penginderaan jauh.
Pada dasarnya, tujuan dari pengolahan data hasil penginderaan jauh adalah untuk
menyajikan data yang akurat, minimalisasi kesalahan, serta penyajian data yang sesuai dengan
maksud dan tujuan pengguna. ENVI 5.1 merupakan salah satu software pengolahan data hasil
penginderaan jauh yang sederhana dan mudah digunakan. Selain sebagai pengolah data hasil
satelit, ENVI juga dapat digunakan dalam analisis hasil pencitraan.
1.2 Maksud dan Tujuan
Tujuan dari praktikum koreksi geometric ini adalah sebagai berikut :
1. Mahasiswa mampu mengoperasikan software ENVI 5.1 sebagai pegolahan data citra
satelit
2. Mahasiswa memahami band-band sebagai penyusun citra
3. Mahasiswa memahami konsep koreksi geometrik
4. Mahasiswa mampu melakukan koreksi geometrik menggunakan software ENVI 5.1

5. 4
BAB II LANDASAN TEORI
2.1 Koreksi Geometrik (Registrasi)
Koreksi Geometrik merupakan proses menyesuaikan koordinat pixel pada citra dengan
koordinat bumi dalam bidang datar. Citra pengindraan jauh hasil perekaman sensor pada satelit
maupun pesawat terbang merupakan representasi dari bentuk permukaan bumi yang tidak
beraturan. Meskipun kelihatannya merupakan daerah yang datar, tetapi area yang direkam
sesungguhnya mengandung kesalahan (distorsi) yang diakibatkan oleh pengaruh kelengkungan
bumi dan atau oleh sensor itu sendiri. Sehingga diperlukan proses koreksi geometrik untuk
memperbaikinya.
Kesalahan Geometrik terdiri dari dua macam :
 Kesalahan sistematis
Hal ini disebabkan karena kesalahan pada sensor. Untuk memperbaikinya diperlukan
informasi sensor dan data ephemeris saat perekaman.
 Kesalahan acak
Biasanya disebabkan oleh efek rotasi bumi serta orbit dan perilaku satelit. Untuk
memperbaikinya diperlukan titik kontrol tanah (GCP) untuk menyesuaikan koordinat pixel
dari citra dengan objek yang sama di bumi dalam bidang datar, Proses ini sering disebut
Rectifikasi.
Sebelum citra dilepas untuk umum, kesalahan sistematis biasanya sudah dikoreksi terlebih
dahulu. Adapun prosedur dan metode koreksi geometrik ialah :
 Kesalahan sistematik:
1. Kesalahan yang diperkirakan sebelumnya :gerak rotasi bumi, kelengkungan
permukaan Bumi.
2. Besar kesalahan konstan.
3. Dikoreksi dengan metode sistematik, yaitu metode untuk menghilangkan mengurangi
atau mengeliminir kesalahan geometrik sistematik dengan model matematika yang
sesuai kesalahannya.
 Metode Koreksi Sistematik:
1. Bersifat konstan.
2. Menerapkan rumus yang diturunkan dari model matematik atas sumber distorsi atau
menggunakan data referensi geometrik yg diukur dari distorsi sensor, misal geometri
lensa kamera diberikan dengan kalibrasi panjang fokus, koordinat fiducial mark dapat
digunakan persamaan colinearitas.
3. Koreksi tangen scanner mekanis optis dengan sistem koreksi.
 Metode Koreksi Non-Sistematik:

6. 5
1. Koreksi distorsi acak.
2. Menerapkan rumus polynomial dari sistem koordinat geografis ke koordinat citra yg
ditentukan dengan GCP.
3. Proses koreksi dengan meletakkan sejumlah titik ikat medan yg ditempatkan sesuai
dengan koordinat citra (lajur, baris) dan koordinat peta (lintang, bujur).
4. Nilai koordinat digunakan untuk analisis kuadrat terkecil guna menentukan koefisien
untuk persamaan transformasi yangg menghubungkan koordinat citra dan koordinat
geografis.
5. Akurasi tinggi pada orde polinomial, jumlah dan distribusi GCP.
 Prosedur Koreksi Geometrik
1. Memilih metode, dilakukan setelah mengetahui distorsi geometrik dan tersedianya
data referensi.
2. Penentuan parameter, menggunakan parameter kalibrasi atau titik kontrol tanah.
3. Cek akurasi dilakukan dengan verifikasi atau validasi.
4. Interpolasi dan resampling untuk mendapatkan citra geocoded yg akurat.
2.2 Landsat 8
Pada bulan April 2008, NASA memilih General Dynamics Advanced Information
Systems, Inc. untuk membangun satelit LDCM (Landsat data Continuity Mission). Setelah
meluncur di orbitnya, satelit tersebut akan dinamakan sebagai Landsat-8. Satelit LDCM (Landsat-
8) adalah misi kerjasama antara NASA dan USGS (U.S. Geological Survey) dengan pembagian
tanggung jawab masing-masing. NASA bertanggung jawab akan penyediaan satelit LDCM
(Landsat-8), instrumeninstrumen, pesawat peluncur, dan elemen- elemen operasi misi
SistemStasiun Bumi. NASA juga akan mengelola fase awal peluncuran sampai dengan kondisi
satelit beropersi di orbitnya pada ruas antariksa (dari peluncuran sampai penerimaan). USGS
bertanggung jawab akan penyediaan pusat operasi-operasi misi 4 dan sistemsistem pengolahan
pada Stasiun Bumi (termasuk pengaripan dan jaringanjaringan data), demikian juga tim operasi-
operasi penerbangan.

7. 6
Satelit Landsat 8 yang direncanakan mempunyai durasi misi selama 5 – 10 tahun ini,
delengkapi dua sensor yang merupakan hasil pengembangan dari sensor yang terdapat pada satelit-
satelit pada program Landsat sebelumnya. Kedua sensor ini adalah Sensor Operational Land
Manager (OLI) yang terdiri dari 9 band serta Sensor Thermal Infrared Sensors (TIRS) yang terdiri
dari 2 band.
Dibandingkan versi-versi sebelumnya, landsat 8 memiliki beberapa keunggulan khususnya
terkait spesifikasi band-band yang dimiliki maupun panjang rentang spektrum gelombang
elektromagnetik yang ditangkap. Sebagaimana telah diketahui, warna objek pada citra tersusun
atas 3 warna dasar, yaitu Red, Green dan Blue (RGB). Dengan makin banyaknya band sebagai
penyusun RGB komposit, maka warna-warna obyek menjadi lebih bervariasi.

8. 7
Ada beberapa spesifikasi baru yang terpasang pada band landsat ini khususnyapada band
1, 9, 10, dan 11. Band 1 (ultra blue) dapat menangkap panjang gelombangelektromagnetik lebih
rendah dari pada band yang sama pada landsat 7, sehinggalebih sensitif terhadap perbedaan
reflektan air laut atau aerosol. Band ini ungguldalam membedakan konsentrasi aerosol di atmosfer
dan mengidentifikasikarakteristik tampilan air laut pada kedalaman berbeda.
Deteksi terhadap awan cirrus juga lebih baik dengan dipasangnya kanal 9 padasensor OLI,
sedangkan band thermal (kanal 10 dan 11) sangat bermanfaat untukmendeteksi perbedaan suhu
permukaan bumi dengan resolusi spasial 100 m.Pemanfaatan sensor ini dapat membedakan bagian
permukaan bumi yang memilikisuhu lebih panas dibandingkan area sekitarnya. Pengujian telah
dilakukan untukmelihat tampilan kawah puncak gunung berapi, dimana kawah yang suhunya
lebihpanas, pada citra landsat 8 terlihat lebih terang dari pada area-area sekitarnya.
Sebelumnya kita mengenal tingkat keabuan (Digital Number-DN) pada citralandsat
berkisar antara 0-256. Dengan hadirnya landsat 8, nilai DN memiliki interval yang lebih panjang,
yaitu 0-4096. Kelebihan ini merupakan akibat dari peningkatan sensitifitas landsat dari yang
semula tiap piksel memiliki kuantifikasi 8 bit, sekarang telah ditingkatkan menjadi 12 bit. Tentu
saja peningkatan ini akan lebih membedakantampilan obyek-obyek di permukaan bumi sehingga
mengurangi terjadinya kesalahan interpretasi. Tampilan citra pun menjadi lebih halus, baik pada
band multispectral maupun pankromatik.
Terkait resolusi spasial, landsat 8 memiliki kanal-kanal dengan resolusi tingkatmenengah,
setara dengan kanal-kanal pada landsat 5 dan 7. Umumnya kanal pada OLI memiliki resolusi 30
m, kecuali untuk pankromatik 15 m. Dengan demikian produkproduk citra yang dihasilkan oleh
landsat 5 dan 7 pada beberapa dekade masih relevan bagi studi data time series terhadap landsat 8.
2.3 Resolusi Spasial
“Resolusi adalah kemampuan suatu sistem optik-elektronik untuk membedakan informasi
yang secara spasial berdekatan atau secara spektral mempunyai kemiripan” (Swain dan Davis,
1978). Resolusi spasial adalah ukuran objek terkecil yang masih dapat disajikan dibedakan, dan
dikenali pada citra. Semakin kecil ukuran objek yang dapat direkam, semakin baik resolusi
spasialnya. Begitupun sebaliknya, semakin besar ukuran objek yang dapat direkam, semakin buruk
resolusi spasialnya.

9. 8
Seorang Ilmuwan, Floyd F. Sabins dalam bukunya “Remote Sensing: Principles and
Interpretation” (1997) mendefinisikan resolusi spasial sebagai “kemampuan untuk membedakan
diantara jarak dua objek yang berdekatan pada citra” atau resolusi spasial dapat juga didefinisikan
sebagai tingkat kerincian/ kedetailan objek yang terekam pada citra. Resolusi ini dapat
digambarkan sebagai ukuran terkecil objek di muka bumi yang dapat dideteksi oleh sensor
penginderaan jauh. Objek terkecil ini disajikan dalam sebuah piksel. Piksel dalam bahasa Inggris
adalah pixel (picture element).
Setiap piksel diwakili oleh luas persegi empat pada citra dimana ini tergantung pada
kemampuan sensor untuk memisahkan (mendeteksi) objek yang berbeda ukurannya. Sebagai
contoh, sensor Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) pada satelit Landsat 7 memiliki resolusi
spasial maksimum 15 meter. Oleh karena itu, tiap-tiap piksel menunjukkan ukuran luas 15m X
15m, atau 225m2. Resolusi spasial lebih tinggi (luas piksel lebih kecil) artinya bahwa sensor dapat
melihat/mendeteksi objek yang lebih kecil dengan menjumlahkan seluruh piksel pada citra, maka
dapat dihitung luas liputan citra.
Ukuran piksel scanner (pemindai) dari pesawat terbang dan satelit ruang angkasa adalah
fungsi dari sensor (optics dan sampling rate) dan wahana (ketinggian dan kecepatan). Sebagai

10. 9
contoh Landsat 7 ETM+ dengan ukuran piksel 30m x 30m yang setara dengan skala 1 : 100.000.
SPOT Pankromatik dengan ukuran piksel 10m x 10m yang setara dengan skala 1 : 25.000 dan
MODIS yang memiliki ukuran piksel 500m x 500m yanng setara dengan skala 1 : 1.000.000.
Semakin besar ukuran piksel (skala kecil) maka citra akan meliput arela yang luas (contoh :
MODIS), tetapi miskin akan detail kenampakan, sebaliknya semakin kecil ukuran (skala besar)
seperti Landsat, SPOT, IKONOS memberikan detail yang baik untuk objek khusus, tetapi tidak
menurunkan banyak data untuk diapakai pada penelitian yang luas.
2.4 Peta Vektor
Vektor adalah struktur data yang digunakan untuk menyimpan data spasial. Peta vektor
merupakan peta yang menampilkan informasi menggunakan garis, titik dan poligon sebagai
atributnya. Peta vektor sangat baik digunakan dalam merepresentasikan fitur-fitur jaringan jalan,
gedung, rel kereta dan letak koordinat. Peta jenis ini memiliki resolusi spasial yang tinggi serta
mudah dilakukan transformasi koordinat dan proyeksi.
2.5 Resampling (Definisi dan Jenis)
Interpolasi (kadang-kadang disebut resampling) adalah sebuah metode pencitraan untuk
meningkatkan (atau mengurangi) jumlah piksel dalam gambar digital. Beberapa kamera digital
menggunakan interpolasi untuk menghasilkan gambar yang lebih besar daripada sensor ditangkap
atau untuk membuat zoom digital. Interpolasi citra bekerja dalam dua arah, dan mencoba untuk
mencapai pendekatan yang terbaik dari sebuah piksel yang warna dan intensitas yang didasarkan
pada nilai-nilai di sekitar piksel

11. 10
BAB III PELAKSANAAN
3.1 Alat dan Bahan
Adapun alat dan bahan yang digunakan dalam praktikum koreksi geometric adalah sebagai
berikut :
1. Laptop / PC
2. Mouse
3. Software ENVI 5.1
4. Citra Landsat 8 Kabupaten Gresik
3.2 Tempat dan Waktu Praktikum
Hari : Selasa
Tanggal : 03 Oktober 2017
Jam : 12.00-13.00
Tempat : Lab.Geospasial Teknik Geomatika, ITS
3.3 Petunjuk Praktikum
3.3.1 Pemotongan Area Peta Vektor
Pemotongan area peta vector menggunakan software ENVI 5.1, dengan langkah-langkah
sebagai berikut :
a. Buka software ENVI classic
b. Buka peta vector dengan cara : File > Open Vector File > Pilih file vector anda > Open

12. 11
c. Muncul jendela layer, kemudian : Pilih file vector layer > Load Selected
d. Peta Vektor Indonesia akan muncul pada jendela ENVI, kemudian pilih : Edit >
View/Edit/Query
e. Maka akan muncul layer kabupaten seluruh Indonesia, kali ini saya akan menggunakan
kabupaten gresik, maka : pilih vector kabupaten gresik > File > Save selected record to new layer

13. 12
f. Akan muncul jendela penyimpanan file, kemudian : pilih tempat untuk penyimpanan vector >
ok.
g. Munculkan vector kabupaten gresik dengan cara : pilih file vector > Load selected

14. 13
h. Buka data peta landsat, dengan cara : File > Open Image File > Pilih peta Landsat > Open
i. Pilih Band, dengan cara : Red menggunakan band 4 > Green menggunakan band 3 > Blue
menggunakan band 2 > Load RGB
j.Pada vector parameter pilih warna untuk perbatasan area vector > apply

15. 14
k. Lakukan registrasi dengan cara : Map > Registration > Select GCP’s Image to Image
l. Akan muncul image to registration, pilih display dengan cara : Base Image pilih Display #1 >
Warp Image pilih Display #2 > ok.

16. 15
m. Setelah dilakukan registration, selanjutnya akan muncul jendela untuk melakukan koreksi
geometric
n. Untuk menyelaraskan display 1 dan display 2, maka : klik kanan pada gambar display 2 >
Geographic Link
o. Lakukan On pada kedua display
p. Selanjutnya melakukan koreksi geometrik

17. 16
3.3.2 Koreksi Geometrik
Koreksi geometric dilakukan dengan cara menentukan point pada garis-gars vector. Hal ini
dimaksudkan untuk mengetahui koreksi RMS Error. Langkah-langkahnya ialah sebagai berikut :
a. Add point dilakukan pada jendela window dibawah ini
b. Add point dilakukan dengan zoom in hingga pixel terkecil.
c. Lakukan add point hingga 10 titik.

18. 17
d. Akan muncul RMS Errornya
e. Save data dengan cara : File > Save GCPs to ASCII
f. Lakukan warp dengan cara : Options > Warp File
g.Pilih band yang akan di warp, yakni dimulai dari band 4

19. 18
h. Pilih tempat penyimpanan
i. Maka band 4 telah ter-warp. Kemudian load band

20. 19
j. Ulangi langkah g s/d i untuk melakukan warp pada band 3 dan 2. Hingga menghasilkan seperti
gambar dibawah ini
k. Pilih band, dengan cara : Red menggunakan band 4 > Green menggunakan band 3 > Blue
menggunakan band 2 > Load RGB
l. Lakukan registrasi lagi, dengan cara : Map > Registration > Select GCPs: Image to Image

21. 20
m. Select image to register, dengan cara : Base Image pilih Display #1 > Warp Image pilih Display
#4 > ok.
n. Selanjutnya gunakan titik GCP yang telah disimpan, maka perlu dilakukan restore dengan cara:
File > Restore GCPs from ASCII > pilih file GCP > open

22. 21
o. Maka titik GCP akan muncul pada peta.
p. Selanjutnya dilakukan proses warp kembali, dengan cara : Options > Warp file
q. Pilih band yang akan di warp, dimulai dari band 1

23. 22
r. Pilih tempat penyimpanan
s. Maka band 1 telah ter-warp, kemudian Load Band
t. Ulangi langkah q s/d s untuk melakukan warp pada band 2 dan 3, hingga menemukan hasil
sebagai berikut :

24. 23
u. Berikut adalah hasil GCP yang telah ter-registrasi
v. Berikut daftar band-band yang telah berhasil melalui proses registrasi

25. 24
BAB IV HASIL DAN ANALISA
4.1 Pemotongan Area Peta Vektor
Hasil dari pemotongan area pada peta vektor adalah sebuah peta vektor
yang mencakup daerah terpilih yang di overlay pada citra RGB, yakni Kabupaten Gresik, dimana
peta vektor yang sebelumnya mencakup luasan seluruh kabupaten di Indonesia dipotong melalui
proses sedemikian rupa sehingga diperoleh sebuah peta vektor kabupaten Gresik seperti gambar
di bawah.
4.2 Koreksi Geometrik
4.2.1 Hasil
Hasil dari praktikum kali ini adalah sebuah citra Landsat 8 yang telah ter-registrasi, yakni
dengan menggunakan metode Image to Image, dimana peta yang dijadikan acuan atau base adalah
peta vektor yang di overlay pada citra RGB. Titik yang dibuat sebanyak 10 titik dengan hasil akhir
RMS Error sebesar 0.007070
Sedangkan daftar band dari citra Landsat 8 yang telah melalui proses registrasi adalah
sebagai berikut :

26. 25
Dan hasil penentuan 15 titik GCP adalah sebagai berikut
4.2.2 Analisa
Daerah yang digunakan ialah Kabupaten Gresik, dengan jumlah titik pengukuran sebanyak
10 titik. RMS Error yang dihasilkan sebesar 0.007070, sehingga dapat dikatakan bahwa koreksi
geometrik (registrasi) ini berhasil atau citra dapat dilakukan proses pengolahan berikutnya . Dari

27. 26
hasil nilai RMSE, dapat diketahui bahwa semakin presisi dalam menentukan titik maka nilai yang
dihasilkan oleh RMSE akan semakin kecil atau dapat dikatakan kesalahan yang dihasilkan
semakin mendekati 0.

28. 27
BAB V PENUTUP
5.1 Kesimpulan
ENVI 5.1 merupakan salah satu perangkat lunak yang dapat digunakan untuk berbagai
pengolahan citra, diantaranya adalah untuk pemotongan peta vektor dan proses registrasi.
Registrasi merupakan salah satu proses koreksi geometrik pada citra, dimana registrasi dilakukan
dengan tujuan untuk menghilangkan kesalahan geometrik pada citra akibat posisi dan faktor lain
dari pengambilan citra oleh satelit.
Citra Landsat 8 memiliki band sebanyak 11 buah. Adapun yang dipakai dalam proses
registrasi adalah semua band kecuali 2 buah band termal, yakni band 10 dan 11. Dalam melakukan
proses registrasi Image to Image, dibutuhkan satu peta atau citra yang telah terkoreksi, contohnya
adalah peta vektor hasil dari digitasi peta RBI. Proses registrasi menyebabkan adanya RMS Error,
hal ini muncul pada saat pemilihan Ground Control Point pada citra. RMS Error yang dihasilkan
harus bernilai kurang dari atau sama dengan satu (1), RMS Error ini menunjukkan bahwa nilai
besar kesalahan pada proses koreksi geometrik yang telah dilakukan dan kesalahan tersebut harus
≤ 1 piksel dalam citra tersebut, apabila RMS Error yang dihasilkan lebih dari 1 maka suatu citra
tidak dapat dilakukan pengolahan pada proses selanjutnya dan harus dilakukan koreksi geometrik
ulang.

29. 28
DAFTAR PUSTAKA
Septiana, Egi. Info Geospasial. Tanggal Akses 04 Oktober 2017. http://www.info-
geospasial.com/2015/12/perlukah-koreksi-geometrik-citra.html
Muhajir, Ahmad. Koreksi Geometrik. Tanggal Akses 04 Oktober 2017.
https://belajargeomatika.wordpress.com/2011/06/14/koreksi-geometrik/
Sitanggang, Gokman. Kajian Pemanfaatan Satelit Masa Depan : Sistem Penginderaan Jauh Satelit
LDCM (Landsat-8). Tanggal Akses 04 Oktober 2017.
http://jurnal.lapan.go.id/index.php/berita_dirgantara/article/viewFile/1173/1051
Guntara, Ilham. Pengertian Resolusi Spasial dalam Sistem Penginderaan Jauh. Tanggal Akses 04
Oktober 2017. http://www.guntara.com/2013/03/pengertian-resolusi-spasial-
dalam.html
Hernan. Konsep Resolusi dalam Penginderaan Jauh. Tanggal Akses 04 Oktober 2017.
https://hernandeaff.wordpress.com/2016/02/29/konsep-resolusi-dalam-penginderaan-
jauh-spasial-spektral-radiometrik-temporal/
Denny. Data Vektor. Tanggal Akses 04 Oktober 2017.
https://dennycharter.wordpress.com/2008/05/05/data-vektor/
Denny. Membedakan Peta Vektor dan Peta Raster. Tanggal Akses 04 Oktober 2017.
https://dennycharter.wordpress.com/2008/05/19/membedakan-peta-vektor-dan-peta-
raster/
Sensuke. Interpolasi. Tanggal Akses 04 Oktober 2017.
https://senosuke.wordpress.com/2009/12/22/interpolasi/